4、Ray在数据科学与分布式计算中的应用

Ray在数据科学与分布式计算中的应用

1. 超参数调优

在机器学习中，找到合适的超参数对模型性能至关重要。Ray Tune就是为此而生的工具，它能帮助我们高效地调整各种参数。

典型的超参数调优场景如下：
- 运行计算成本极高的训练函数，在机器学习中，训练过程耗时数天甚至数周并不罕见，这里假设训练只需几分钟。
- 训练后计算目标函数，通常希望最大化收益或最小化损失。
- 训练函数依赖于一些超参数，这些超参数会影响目标函数的值。
- 虽然对单个超参数可能有一些直觉，但同时调整所有超参数很困难，即使能限制参数范围，测试大量参数组合的计算成本也很高。

以下是一个使用Ray Tune进行超参数调优的示例代码：

from ray import tune
import math
import time

def training_function(config):  
    x, y = config["x"], config["y"]
    time.sleep(10)
    score = objective(x, y)
    tune.report(score=score)  

def objective(x, y):
    return math.sqrt((x**2 + y**2)/2)  

result = tune.run(  
    training_function,
    config={
        "x": tune.grid_search([-1, -.5, 0, .5, 1]),  
        "y": tune.gr